Descarcă aplicația
Selectează un dosar și cere asistentului să citească fișierele relevante înainte de editare. Definește obiectivul și limitele sarcinii.
Fluxuri de lucru
Fluxuri de programare · Matrice de confuzie pentru clasificare
03
Fluxuri de lucru
Construiți o matrice de confuzie din etichetele așteptate și prezise. Respingeți lungimi diferite și etichete necunoscute, păstrând zerouri pentru clasele neobservate.
Deschide dosarul proiectului
Alege un endpoint compatibil. Instrumentele disponibile și calitatea răspunsurilor depind de modelul și serverul configurate.
Conectează și testează modelul
Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
Verifică modificările și rulează testele
Compară comportamentul real cu rezultatul așteptat. Dacă o verificare eșuează, cercetează cauza înainte de alte modificări.
Matrice de confuzie pentru clasificare
Fluxuri de lucru
def confusion(expected, predicted, labels):
if len(expected) != len(predicted) or len(set(labels)) != len(labels):
raise ValueError("labels or lengths")
index = {label: i for i, label in enumerate(labels)}
matrix = [[0] * len(labels) for _ in labels]
for actual, guess in zip(expected, predicted):
if actual not in index or guess not in index:
raise ValueError("unknown label")
matrix[index[actual]][index[guess]] += 1
return matrixVerifică înainte de aplicare. Verifică modificările și rezultatele comenzilor. Rulează verificările proiectului înainte de acceptare; codul generat nu este testat automat.
